Analysis of the effectiveness of mentoring programs in higher education to foster student success: A systematic review.
DOI:
https://doi.org/10.70577/asce.v5i1.614Keywords:
Higher Education, Mentoring, Academic Success, Student RetentionAbstract
This study addressed the problems related to the effectiveness of mentoring programs incorporated in higher education institutions, due to their impact on academic success, student retention and the personal progress of university students. In recent years, higher education institutions have implemented several mentoring models as support strategies to minimize dropout and improve adaptation to the university environment, however, the evidence about their effectiveness continues to be scattered and heterogeneous. The objective of the study was to analyze the effectiveness of mentoring programs in higher education to promote student success, through a systematic review of empirical research published between 2023 and 2025. The guidelines of the PRISMA guide were followed, selecting articles in academic databases such as Scopus, Scielo and Google scholar. Inclusion criteria were applied, which were linked to empirical, quantitative, qualitative, and mixed studies that analyzed the impact of mentoring programs on indicators of student performance, persistence, or satisfaction. The analysis consisted of 16 studies that were obtained from different geographical contexts and disciplines. The results showed that mentoring programs increased the retention rate between 10% and 25%, improving the academic average, despite the fact that restrictions were identified related to the lack of mentor training, insufficient longitudinal evaluation and dependence on institutional factors. In conclusion, such mentoring programs form an effective strategy to cause student success in higher education, as long as they are carried out with structured projection, continuous accompaniment and systematic evaluation. It is recommended to extend future research towards the analysis of hybrid mentoring models and their relationship with socio-emotional and digital competencies.
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